(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて、医用画像の中の既抽出領域をその周囲に拡張する特定領域抽出方法であって、
抽出判定値を設定するステップと、
前記既抽出領域の境界付近に所定図形を設定する設定ステップと、
前記所定図形の周辺又は内部画素群を前記既抽出領域に属するものと未抽出領域に属するものとに分ける分割ステップと、
前記既抽出領域に属するものとして分けられた画素群の画素属性値と、前記未抽出領域に属するものとして分けられた画素群の画素属性値と、の差分である差分画素属性値を求める算出ステップと、
前記差分画素属性値と前記抽出判定値との比較に基づき、前記未抽出領域に属するものとして分けられた画素群を前記既抽出領域に追加する拡張ステップと、
を備える医用画像の特定領域抽出方法において、
前記設定ステップでは、前記所定図形の移動経路として設定された直線状の経路上での該所定図形の移動による、前記分割ステップから前記拡張ステップまでの試行に基づいて前記抽出判定値が設定されることを特徴とする医用画像の特定領域抽出方法。
【請求項２】
前記経路は、第１の臓器領域と第２の臓器領域に跨る経路であり、
前記設定ステップでは、前記経路上で前記所定図形を移動させて、試行用抽出判定値を変えて前記試行を繰り返し、一方の領域の境界で前記拡張ステップが終了する試行用抽出判定値を前記抽出判定値とする請求項１に記載の医用画像の特定領域抽出方法。
【請求項３】
前記所定図形は、円図形又は球図形、円錐図形のいずれかとする請求項１又は２に記載の医用画像の特定領域抽出方法。
【請求項４】
前記各画素属性値とは、画素群の平均値又は標準偏差値、最大画素値、最小画素値の少なくともいずれか１つとし、差分画素属性値とはそれらの差分値とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の医用画像の特定領域抽出方法。
【請求項５】
前記試行により抽出された領域を表示する表示ステップを有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医用画像の特定領域抽出方法。
【請求項６】
医用画像の中の既抽出領域をその周囲に拡張する医用画像処理装置であって、
抽出判定値の設定と、前記既抽出領域の境界付近に配置する所定図形の設定と、を受け付ける入力部と、
前記所定図形の周辺又は内部画素群を前記既抽出領域に属するものと未抽出領域に属するものとに分割し、前記既抽出領域に属するものとして分けた画素群の画素属性値と、前記未抽出領域に属するものとして分けた画素群の画素属性値と、の差分である差分画素属性値を算出し、前記差分画素属性値と前記抽出判定値との比較に基づき、前記未抽出領域に属するものとして分けた画素群を前記既抽出領域に追加して拡張する演算部と、
を備える医用画像処理装置であって、
前記入力部には、前記所定図形の移動経路として設定された直線状の経路上での前記所定図形の移動による、前記分割から前記拡張までの試行に基づく抽出判定値が入力されることを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項７】
前記経路は、第１の臓器領域と第２の臓器領域に跨る経路であり、
前記入力部には、前記経路上で前記所定図形を移動させて、試行用抽出判定値を変えて前記試行を繰り返し、一方の領域の境界で前記拡張が終了する試行用抽出判定値を前記抽出判定値として入力される請求項６に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記試行により抽出された領域を表示する表示部を有する請求項６又は７に記載の医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを利用しての画像上の特定領域、例えば医用画像の特定臓器の抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の特定臓器抽出方法には、特許文献１がある。
【特許文献１】特開２００５−２９６４７９公報
【０００３】
特許文献１は、画素単位ではなく、ある広がりを持った領域単位に臓器抽出を行う。ここで、ある広がりとは、予め設定した円（他には球、円錐など）図形（これをセンス図形と呼ぶ）で定まるセンス領域を指す。例えば、画面上の特定臓器と思われる画像の一点（例えば臓器の中心近傍の座標）を指定し、この一点を中心点として半径Ｒの円図形を設定する。円図形内の画素群の属性値Ｖｉを求め、予め定めた抽出判定値である基準属性値Ｖｔｈと比較する。属性値とは、画素濃度（画素値）の平均値とか標準偏差とかであり、基準属性値とは、特定臓器内であるか否かの基準閾値である。この基準属性値を満足（Ｖｉ＜Ｖｔｈとか逆にＶｉ＞ＶｔｈとかＶｔｈ１＜Ｖ＜Ｖｔｈ２とか。ここでＶｔｈ、Ｖｔｈ１、Ｖｔｈ２は閾値である。）すれば、その円図形内の画素群は特定臓器を示す領域と判定する。特定臓器を示す領域と判定すると、その円図形内のすべての画素群をその特定臓器内の画素と認定抽出する。またその円図形よりも若干小さい円図形を設定し、この設定した小さい円図形内の画素群を特定臓器の画素群に仕分け（抽出）する。若干小さい円図形の設定理由は、本来の円図形そのものでは余りに粗く、それよりも小さい円を設定することで、確実に臓器内画素群として選択できるようにしたことによる。
以上は、中心点からその半径Ｒが特定臓器か否かのチェック法であり、この円の中心点を移動させ、その各移動点毎に同一の円図形を設定して同様の臓器内か否かのチェックを行う。
【０００４】
中心点の移動は、抽出した特定領域としての既抽出の円図形の領域を基準とする。例えば、円図形の円周上の一点に、中心点を設定し、各中心点の円図形をもとに、上述のやり方で特定臓器抽出を行う。こうして円周上に次々に中心点を設定し臓器抽出を行う。かくして、最初の中心点をもとに、最初の特定臓器の抽出がなされると、この抽出した臓器を基準にしてその周囲の領域に検索領域が拡張される。次々にこの手法がとられて、臓器領域は拡張的に抽出されてゆく。特定臓器でない領域にぶつかれば、基準属性値を満足しないことになり、拡張は停止する。
【０００５】
円図形は、半径Ｒの他に、２つの半径Ｒ１、Ｒ２を与えておき、Ｒ１＜Ｒ＜Ｒ２なる円図形とする例もある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１は、円図形内の属性値を求めて、基準属性値との間での比較を行う。然るに特定臓器領域はある大きさを持ち、属性値の算出源とする画素濃度はその領域の中で種々ばらつきがあり、上記の抽出法ではそうした画素濃度のばらつきにより、臓器内の画素群を臓器外の画素群としたり（いわゆる拡張漏れ）、臓器外の画素群を臓器内の画素群としたり（いわゆる拡張しすぎ）することが発生しうる。
【０００７】
抽出すべき臓器は、画素濃度に種々ばらつきがあっても、ばらつきの仕方は、近接する画素濃度から比較的連続性が高いという特徴がある。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、近くの画素濃度を用いることで拡張漏れや拡張しすぎのない精度の高い臓器抽出を可能とする抽出方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、コンピュータを用いて、医用画像の中の既抽出領域をその周囲に拡張する場合に、抽出判定値を設定し、既抽出領域の境界付近に所定図形を設定し、所定図形の周辺又は内部画素群を既抽出領域に属するものと未抽出領域に属するものとに分割し、既抽出領域に属するものとして分けられた画素群の画素属性値と、未抽出領域に属するものとして分けられた画素群の画素属性値と、の差分である差分画素属性値を求め、差分画素属性値と抽出判定値との比較に基づき、未抽出領域に属するものとして分けられた画素群を既抽出領域に追加する拡張を行うことを特徴とする。
好ましくは、前記所定図形の移動経路として設定された直線状の経路上での該所定図形の移動による、上記分割から拡張までの試行に基づいて抽出判定値が設定される。
【００１０】
更に本発明は、抽出判定値を決定する抽出判定値決定方法において、
仮抽出判定値を設定するステップと、
抽出判定値決定用の医用画像の中に前記と同一のセンス図形の、試行移動範囲を、設定するステップと、
この試行移動範囲の各位置におけるセンス図形について既抽出領域に属する画素群とそれぞれの画素属性値との差分画素属性値を求め、この差分画素属性値と前記仮抽出判定値との比較を行って差分画素属性値が仮抽出判定値を満足するか否かの判定を行い、満足すれば試行移動範囲の中の次の位置にセンス図形を移動させ、満足しなければその位置で移動停止をさせるステップと、
上記移動により、抽出判定値用の医用画像の抽出すべき特定領域の境界にてセンス図形が停止したか否かを監視し、その境界にて停止すれば上記仮抽出判定値を、本来の抽出判定値として決定出力し、その境界にて停止せずにその内部又は外部で停止であれば上記仮抽出判定値は誤りのある値として出力するステップと、
を備える特定領域抽出法における抽出判定値決定方法を開示する。
【００１１】
更に本発明は、コンピュータを用いて、医用画像の中の既に抽出された既抽出領域をその周囲に拡張するか否かの判定を、複数画素群サイズのセンス図形を用いて、抽出判定値と比較して行う特定領域抽出法における抽出判定値決定方法において、
抽出判定値決定用の医用画像の中に前記と同一の複数画素群サイズのセンス図形の試行移動範囲を設定するステップと、
この試行移動範囲の中の各位置におけるセンス図形について画素属性値を求めるステップと、
この求めた画素属性値を抽出判定値決定用の医用画像に重ねて、移動範囲に沿ってトレンド表示させるステップと、
この表示した移動範囲に沿う画素属性値のトレンド内容から特定領域抽出用の抽出判定値を決定入力するステップと、
を備える特定領域抽出法における抽出判定値決定方法を開示する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、近接する既抽出領域の画素値と未抽出領域の画素値との差分により、未抽出領域が臓器領域に属するか否かを精度よく判別でき、センス図形による特定領域の拡張抽出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図２は、本発明の臓器領域抽出法を実現するシステム図の一例を示す。このシステムは、ＣＰＵ１、主メモリ２、磁気ディスク３、表示メモリ４、ＣＲＴ（液晶表示装置等を含む）５、コントローラ６、マウス７、キーボード８、及びそれらを結ぶ共通バス９、並びにＣＴ装置１１、ＬＡＮ１０、より成る。機器１〜８及びバス９とは、いわゆるコンピュータシステムを構成し、ＣＰＵ１が主メモリ２や磁気ディスク３のプログラムやデータを用い手臓器領域の抽出を行う。それらの支援のための手段が、表示メモリ４を含む５〜８である。表示メモリ４は、ＣＲＴ５に表示するためのデータを一時格納し、ＣＲＴ５への表示を行う。マウス７は、ＣＲＴ５上の画面の指示であり、コントローラ６を介してバス９につながる。キーボード８は、各種の入力設定やデータ入力、操作指示を行う。
【００１４】
ＣＴ装置１１は、被検体からの透影データを取得し、ＣＴ断層画像データを得る。ＬＡＮ１０は、共通バス９につながり、ＣＴ装置１１と共通バス９を介してコンピュータシステムとの間で相互通信を行う。
【００１５】
ＣＴ装置１１は、ＣＴ断層画像を得るとしたが、透影データを取得するまでの機能とし、共通バス９につながるコンピュータシステムがＣＴ断層画像を得る画像処理機能を持つ処理配分例もありうる。この場合、ＬＡＮ１０は、透影データを伝送することになる。
【００１６】
図２でＣＴ装置１１の代わりに、超音波装置やＭＲＩ装置をつなげば、超音波断層画像、ＭＲＩ断層画像が対象となる。
【００１７】
図１は、臓器領域抽出の処理フロー例であり、図１でのコンピュータシステムによる処理に相当する。フローＦ１にて、未抽出領域の抽出判定をする判定値である差分基準属性値台を設定する。未抽出領域とは、これから臓器として抽出すべきＣＴ断層画像上の一部であり、基準属性値は、基準となるべき属性値のことであり、経験的に求めた値、又は計算により求めた値であり、例えば平均ＣＴ画素値、標準偏差値、最大画素値、最小画素値等種々の値であり、これらの中の１つの値、又は２つ以上の値の設定例（例えばＣＴ画素値と標準偏差値とか）がある。差分とは、未抽出領域の属性値と近々の既抽出領域の属性値との差分である。また基準属性値は、１つの値の他に、大小２つの値で幅として与える例もある。
【００１８】
フローＦ２は、既抽出領域が存在するとの前提に立つ処理であり、既抽出領域の境界付近、例えば境界線上に円図形の中心点を設定する。この設定は、ＣＴ断層画像のＣＲＴ５への表示／その画像上での既抽出領域の表示／画面の一部に中心点設定メニューの表示、という表示状態下で、マウス７にてこのメニューをクリックし且つ既抽出領域の境界上の操作者が指定した一点を中心点として入力させることで、実現する。
【００１９】
かかる中心点設定入力をうけて、コンピュータは、既抽出領域の境界線上の中心点を中心にしての円図形をデータとして作成する。
【００２０】
フローＦ３は、データ処理にて円図形が既抽出領域とその外側の非抽出領域との両者にまたがることから、この両者を区分けする。既抽出領域が定まり、円図形が定まっている故に、両者の重複領域を既抽出領域とし、そうでない残りの円図形の領域を未抽出領域とすることで、区分けが可能となる。
【００２１】
既抽出領域の管理は表示画像データに対応した画像サイズのメモリ領域中に既抽出を“１”、未抽出を“０”として持つ抽出管理領域を持たせることで実現できる。または画素値データに既抽出か否かのフラグを付加するやり方もある。
【００２２】
フローＦ４は、フローＦ３で区分けした既抽出領域Ｅ１と未抽出領域Ｅ２とのそれぞれで、各領域内の画素値の属性値を求める。属性値は、例えば以下の如きものがある。
（１）領域Ｅ１とＥ２とのそれぞれのＣＴ画素値の平均値ａ１、ａ２
（２）領域Ｅ１とＥ２とのそれぞれのＣＴ画素値の標準偏差値ｂ１、ｂ２
（３）領域Ｅ１とＥ２とのそれぞれのＣＴ画素値の最大値ｃ１、ｃ２
（４）領域Ｅ１とＥ２とのそれぞれのＣＴ画素値の最小値ｄ１、ｄ２
等、抽出領域の特徴を示す値である。
【００２３】
次に、かくして求めた領域Ｅ１、Ｅ２とのそれぞれの属性値の差分ｒを求める。平均値であれば（ｃ１−ｃ２）、標準偏差値であれば（ｂ１−ｂ２）、等となる。フローＦ１での判定値としての基準属性値ｒ０とは、この差分属性値ｒに対応しており、そこで、フローＦ４では、上記算出した差分属性値ｒとフローＦ１で設定された基準属性値ｒ０との比較を行う。そしてこの比較の結果、判定値としての基準属性値ｒにに対して満足するものであれば、その未抽出領域Ｅ２は、抽出臓器の一部を構成すると判定する。ここで、満足するとは、例えば（ａ１−ａ２）＞ｒ０とか（ａ１−ａ２）＜ｒ０とか事前に決定した条件に従う。２つの基準属性値ｒ１とｒ２とを与えて、ｒ１＜（ａ１−ａ２）＜ｒ２とかの例もある。
【００２４】
領域Ｅ２は、その内部の画素群すべて（正確には、内部の既抽出領域として確定した画素群以外の未抽出領域の全画素群）を抽出臓器の一部とみなす。この他にセンス領域としての円図形が大きいときには、その円図形よりも小さい、例えば７分とか半分程度とかの半径の円図形を新しく設定し、この新しい円図形の領域を、抽出臓器として特定する。
【００２５】
上記フローＦ４での属性値の算出は、エリアＥ１とＥ２とのそれぞれの全領域の全画素に基づくものであるが、処理を簡単化するため、全画素ではなく、幾つかの代表点を選び、その代表点に基づき属性値を求めるやり方もある。更に、この考え方の１つとして、既抽出領域内の円図形の円周ライン上の各点、未抽出領域としての円図形の円周ライン上の各点に基づいての属性値の算出の仕方もある。
【００２６】
フローＦ３での抽出領域と未抽出領域とに分けるやり方としては、抽出領域が確定し、円図形の中心点とその半径とが確定している故に、円図形内（円周上を含む）のデータとしてオール“１”を与えて、抽出領域を含む円図形データとの論理積をとれば、既抽出領域だけのデータが残る。そしてこの既抽出領域以外の円図形の残りの領域が未抽出領域として自動的に定まる。
【００２７】
フローＦ２での円図形の半径Ｒは、原点としての最初の中心点での半径に比して、拡張されて外部に行く程に小さな値となるようにする例がある。これは原点から離れるに従って連続的に−定値−ΔＲを差し引くやり方、ある程度の距離まではＲで固定し、ある距離を超えると、Ｒ’＜ＲなるＲ’を選択設定するやり方、このＲ’を遠くになるに従って徐々に小さくするやり方、がある。かかる外部への拡張が進む程に円図形の半径Ｒを小さくすることで、抽出領域のエッジ部分の凹凸が少なくなり、より精度のよい臓器領域の抽出が可能となる。
【００２８】
尚、図の処理フローは、既抽出領域の存在を前提とするものであるので、最初の抽出処理がすでになされていることになる。この最初の抽出処理は、ＣＴ画像内の任意の位置、例えば中央に開始点を設定し、この開始点を中心として円図形を設定する。次に、この円図形内のＣＴ画素値の平均値、標準偏差値、最大ＣＴ画素値、最小ＣＴ画素値、の少なくとも１つをデータ処理にて求め、事前に定めた判定値との比較を行い、臓器内か否かを判定する。臓器内であれば、それが最初の抽出領域となる。これを見つけるまで、行う。かくして、最初の抽出領域が確定し、図１の処理に移る。
【００２９】
図３は、図１のフローＦ１での判定値としての基準属性値が正しいか否かのチェックフロー図又は正しい基準属性値を事前に求めるための処理フロー図である。判定値としての基準属性値は臓器領域抽出の重要なファクタであり、誤りがあると抽出失敗を招くので、事前に試行して求めておくことが必要となる。図３がその時のフローである。
【００３０】
図３のフローＦ１は、先ず最適とオペレータが思われ、又は経験的に認知している、判定値としての差分属性値を、キーボードやカーソルにて設定する。。
【００３１】
フローＦ２は、半径Ｒの円図形を、判定値抽出用の画像の臓器内の任意の開始点を中心点として設定すると共に、この円図形を、中心点をずらすことで臓器内を移動し、臓器外に出るように図形移動させる。例えば、中心点を外方向に向けて直線移動させる。そしてフローＦ３で各中心点毎に領域抽出を行い、その抽出した領域をフローＦ４にて表示させる。
【００３２】
図４は、この中心点の直線移動例を示す。図４は、ＣＲＴ５の表示画面を示し、試行用のＣＴ画像を表示しておく。臓器Ａが抽出すべきもの、臓器Ｂが非抽出のもので、両者は一部に互いに接触した個所を持つ例とした。
【００３３】
最初に開始点に設定される円図形が図形２１であり、この円図形２１にて開始用の判定値をもとに臓器Ａ内であるか否かを判定する。Ａ内であれば、最初の臓器領域が抽出されたことになる。次に、直線移動方向に沿って中心点をずらして次の円図形を作り、今度は、図１の処理と同じ処理に従って臓器領域の抽出処理を行う。このときの判定値は、即抽出領域と未抽出領域の差分としての属性値である。そして臓器領域が抽出できれば、次の中心点へ移動し、同様の処理を行う。こうして次々に直線上を中心点を移動させながら、判定値としての差分属性値に従って判定を行う。同一臓器内であって、且つ判定値としての差分属性値が正しい判定値であれば、当該臓器のエッジまで円図形は進む。そして、このエッジでの円図形２３が停止し、それ以上進行しない状態であれば、判定値としての差分属性値は、正しく値であることがわかる。
【００３４】
一方、円図形が更に進行し、臓器Ｂ内に入り込んだときは、判定値としての差分属性値は誤ってることがわかる。このときには、新たな差分属性値を判定値として設定し、再び図３、図４による処理を行う。かくしてこうした試行することでエッジ部で停止する属性値を見つける。
【００３５】
図４では、操作画面（ＧＵＩ）２４を表示させて、処理パラメータの入力に使う。処理パラメータには、円の直径（２Ｒ）又は半径（Ｒ）、差分平均ＣＴ値、差分標準偏差値（ＳＴＤ）の２つを差分属性値として設定できる例を示した。更に、テストランの指示、設定及び終了の指示メニューを表示してある。表示画面２４上の各種クリックはマウス７、パラメータはキーボード８にて行う。
こうした操作画面を利用することで、迅速、適格に試行処理が実現できる。
【００３６】
センス図形としての円図形を直線移動としたが、抽出臓器の形状や部位によっては、円形運動や放物線移動の例もある。
【００３７】
尚、判定値としての属性値は、図１で示す差分属性値としたが、差分ではなく、円図形のみから得られる属性値の判定を行う判定値に対しても、図３、図４は適用できる。
【００３８】
図５は、かかる円図形のみから得られる属性値を利用するときの、判定値としての基準属性値を得るための処理フローを示す。
【００３９】
図５のフローＦ１では図３と同様に直線方向の設定を行う。図３と異なる点は、中心点の移動の中で、抽出領域の判定を行っていないことである。代わりに、各移動中心点毎に、円図形における画素に基づく属性値（平均値とか標準偏差値とか）を求め、これを画面に表示させる。表示画面から未抽出領域の抽出のための判定値としての属性値を求める。かかる処理を実現したのが、図５のフローＦ２、Ｆ３である。
【００４０】
図６の表示画面では、円の直線移動に伴うトレンドグラフ画面２５を表示する。各中心点の円図形毎に平均ＣＴ値標準偏差値（ＳＴＤ）を求めて表示した。この表示画面から、抽出すべき臓器Ａの抽出に適する判定値としての属性値を選ぶ。例えばｍ１〜ｍ２の範囲の値を抽出臓器の判定値として選ぶ。
【００４１】
図７は、図１の処理フローの処理中に表示される表示画面例であり、臓器Ａに対して既抽出領域３０が既に存在し、この領域の境界線の一点Ｐ１に半径Ｒの円図形３１を設定したときの画像である。図７（ａ）が円図形３１設定例であり、図７（ｂ）がその円図形３１の全領域３２を、臓器領域と認定した画像である。
この図７（ｂ）から明らかなように、円図形３１により新たな抽出領域の確定がなされる。
【００４２】
図８は、既抽出領域３０の境界線上に沿って複数の円図形３１を次々に形成しながら、抽出領域の拡張を行ったときの表示画面の模式図である。図８（ａ）がその円図形３１の移動例、図８（ｂ）が抽出領域内と判定した後の拡張例３２、を示す。
かくして、境界線上を円図形を移動させることで、抽出領域が次々に得られることがわかる。
【００４３】
以上の実施例は円図形を抽出拡張に利用したが、それ以外に、球図形、円錐などの図形を利用することも可能である。更に、Ｘ線ＣＴ装置の例としたが、ＭＲＩや超音波の各断層画像に対しても利用可能である。
【００４４】
既抽出領域をセンス図形の周ラインを含む内部画像群としたが、近接する既抽出領域であってセンス図形の近傍外部とすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の臓器抽出の処理フロー例図である。
【図２】本発明の臓器抽出の処理システム例図である。
【図３】本発明の判定値の決定のための処理フロー例図である。
【図４】図３の処理における表示画面例図である。
【図５】本発明の判定値の決定のための他の処理フロー例図である。
【図６】図５の処理における表示画面例図である。
【図７】本発明の臓器領域拡張抽出を示す表示画面例図である。
【図８】本発明の臓器領域拡張抽出を連続的に行ったときの表示画面模式例図である。
【符号の説明】
【００４６】
１    ＣＰＵ
２    メモリ
３    補助メモリ
４    表示メモリ
５    ＣＲＴ
１１    ＣＴ装置
【図１】
0005155622.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
0005155622.tif 000009